【发布时间】：2020-03-09 12:11:29
【问题描述】：
我是机器学习的初学者，我不知道我的实习项目必须选择哪个库（Keras 或 TensorFlow），请你帮帮我。
【问题讨论】：
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Keras 对你来说会更容易，因为 TensorFlow 会不断更新他们的版本。所以你可能会遇到很多错误。 Keras 很容易理解。
标签： python tensorflow keras project conv-neural-network
【发布时间】：2020-03-09 12:11:29
【问题描述】：
如果您选择 Keras，请确保在 TensorFlow 中选择 Keras，不是 keras 独立包。
所以实际上你会选择 TensorFlow（里面有 Keras）。与独立的 keras 库相比，TensorFlow 中的 keras 已相应更新并且工作得更好（对于未来）。
【讨论】：
Keras 建立在 Tensorflow 之上，并且更易于交互（它也可以与其他后端一起使用）。 Keras 绝对是您的最佳选择。
（我个人更喜欢 PyTorch，但您问的是 Keras 与 TF 的对比）
【讨论】：
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你能告诉我 PyTorch 有什么好处吗？我没有找到很多关于它的教程，因此我没有把它放在我的选择列表中。
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动态计算图是主要原因。与 TF 相比，它可以实现有时非常麻烦的事情。 Pytorch 也比 TF 简单得多（我刚开始时并不了解 Keras）。如今，Fast.ai 提供了更好的简化，并允许人们使用 DL 并立即在标准任务上获得出色的结果。你可以看到他们的课程开始
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我发现 Keras 比 PyTorch 更易于使用，而且我没有遇到任何真正需要 PyTorch 提供的低级控制的问题。我曾尝试直接使用 TensorFlow，但发现它非常复杂（没有双关语;-)
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我同意TF，Keras确实很方便。 pytorch 的好处是它实际上对普通人有用，同时如果你需要类似的东西，它仍然可以让你访问低级操作。 OpenAI 最近宣布他们将完全迁移到 PyTorch；他们对深度学习略知一二 :)